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ACL
LLM 是古典还是非单调推理者?从通性中得到的教训
最近的关于 LLMs 推理的学术研究提供了令人印象深刻的表现和对机器生成或人类反馈的灵活适应的证据。非单调推理对于人类认知来说至关重要,用于在现实世界中进行导航,但仍然是一个具有挑战性但研究不足的任务。我们研究了七种最先进的 LLMs 在一
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a month ago
MM
将可解释的监督式机器学习引入交互式反馈循环,用于统计生产系统
本文中介绍了一种基于机器学习和可解释人工智能的方法,用于通过优化规则检查中提出的例外,并提高相关数据质量,这种方法已应用在中央证券数据库的统计生产系统中。
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2 years ago
MM
基于 ASP 的具有缺陷性的 DL-Lite_R 推理
本文基于正当例外的方法,对 DL-Lite_R 知识库进行了建模,并研究了其语义和计算特性,提出一种较简单的 ASP 编码来管理负信息,从而实现了对其带有例外公理的实例检查的完整推理过程。
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3 years ago
ACL
组合转码:利用注意力发现更具普适性的解决方案
本文介绍了 seq2attn,这是一种新的架构,旨在利用注意力来发现输入中的组合模式。这篇论文证明了 seq2attn 可以成功地推广应用于挑战神经网络组合技能的两项任务。
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5 years ago
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